Python'da En İyi 10 Görüntü İşleme Kitaplığı

Veriler, günümüzün dijital çağında işletmelerin sahip olduğu en değerli kaynaktır ve bu verilerin büyük bir kısmı görsellerden oluşmaktadır. Veri bilimcileri bu görüntüleri işleyebilir ve bunları makine öğrenimi (ML) modellerine besleyerek bir işletme için derinlemesine içgörüler elde edebilir. 

Görüntü işleme, görüntülerin üzerinde özel işlemler yapılmadan önce dijital formlara dönüştürülmesi işlemidir ve bu da değerli bilgiler verir. 

Birkaç ana görüntü işleme türü vardır: 

• Görselleştirme: Görüntüde görünmeyen nesneler algılanır
• Tanıma: Görüntüde bulunan nesneleri algıla
  
• Bileme ve Restorasyon: Orijinal görüntüler geliştirildi
• Desen tanıma: Görüntüdeki desenler ölçülür
• Erişim: Büyük bir veri tabanında arama yaparak orijinaline benzer görseller bulun

Bir işletme görüntü işlemeyi kullanmaya karar verdiğinde, birçok potansiyel uygulama vardır. Örneğin, görüntü işleme genellikle tıbbi araştırmalarda ve doğru tedavi planları geliştirmek için kullanılır. Ayrıca bir görüntünün bozuk kısımlarını kurtarmak ve yeniden oluşturmak veya yüz algılama gerçekleştirmek için de kullanılabilir. 

Bu büyük miktardaki veriyi hızlı ve verimli bir şekilde işlemek için veri bilimciler, makine öğrenimi ve derin öğrenme görevleri için görüntü işleme araçlarına güvenmelidir. En iyi görüntü işleme kitaplıklarının çoğu Python'da kullanılmaktadır. 

Python'daki en iyi 10 görüntü işleme kitaplığına bir göz atalım: 

1. OpenCV

Listemizin başında Intel tarafından 2000 yılında geliştirilen ve piyasaya sürülen açık kaynaklı bir kitaplık olan OpenCV yer alıyor. OpenCV genellikle yüz algılama, nesne algılama, yüz tanıma, görüntü segmentasyonu ve çok daha fazlası gibi bilgisayarlı görme görevleri için kullanılır. 

C++ ile yazılan OpenCV ayrıca bir Python sarıcı ile birlikte gelir ve NumPy, SciPy ve Matplotlib ile birlikte kullanılabilir. OpenCV'nin en iyi yönlerinden biri, bilgisayar görü kitaplığının Github'daki birçok katılımcısı sayesinde sürekli olarak gelişmesidir. 

Görüntü işleme kitaplığı, 2,500'den fazla son teknoloji ve klasik algoritmaya erişim sağlar. Kullanıcılar, kırmızı gözleri gidermek ve göz hareketlerini takip etmek gibi birkaç özel görevi gerçekleştirmek için OpenCV'yi kullanabilir. 

OpenCV'nin öne çıkan özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• IBM, Google ve Toyota gibi büyük şirketler tarafından kullanılır
• algoritmik verimlilik
• Algoritmalara geniş erişim
• Çoklu arayüzler

2. Scikit-Görüntü

Piyasadaki bir diğer üst düzey görüntü işleme kitaplığı, neredeyse her bilgisayarla görme görevi için kullanılan Scikit-Image'dır. Scikit-Image kısmen Python'un üst kümesi olan bir programlama dili olan Cython'da yazılmıştır. Bu benzersiz yapı, iyi performans elde etmesine yardımcı olur. 

NumPy dizilerini görüntü nesneleri olarak kullanan Scikit-Image, segmentasyon, renk alanı manipülasyonu, geometrik dönüşüm, analiz, morfoloji, özellik algılama ve çok daha fazlası için birçok farklı algoritma sunar.

İşte Scikit-Image'ın öne çıkan özelliklerinden bazıları: 

• Açık kaynak ve kullanımı kolay 
• Minimum yasal ve lisanslama kısıtlamalarıyla ücretsiz
• Çok yönlü 
• Tüketici davranışı tahmini gibi gerçek dünya uygulamaları

3. scipy

Başlangıçta matematiksel ve bilimsel hesaplamalar için tasarlanmış olan SciPy, aynı zamanda scipy.ndimage alt modülünü içe aktararak çok boyutlu görüntü işleme gerçekleştirmek için en iyi kitaplıktır. SciPy, n boyutlu Numpy dizilerinde çalışacak işlevler sağlar. 

Görüntü bölümlendirme, evrişim, görüntü okuma, yüz algılama, özellik çıkarma ve daha fazlası gibi çok çeşitli uygulamalar arıyorsanız, bu görüntü işleme kitaplığı başka bir harika seçenektir. 

İşte Scipy'nin öne çıkan özelliklerinden bazıları: 

• Verileri görselleştirmek ve işlemek için üst düzey komutlar ve sınıflar
• Açık kaynak
• Python ile etkileşimli oturumlar
• Paralel programlama için sınıflar, web ve veritabanı rutinleri

4. Mahotalar

Python'daki bir diğer üst düzey görüntü işleme kitaplığı, orijinal olarak biyogörüntü bilişimi için tasarlanmış olan Mahotas'tır. Mahotas, geliştiricilerin yerel ikili kalıplar ve haralick gibi gelişmiş özelliklerden yararlanmasını sağlar. Mahotas.features.haralick modülü aracılığıyla 2D ve 3D görüntüleri hesaplayabilir ve gelişmiş görüntü işleme gerçekleştirmek için resimlerden bilgi çıkarır. 

Mahotas, Havza, Dışbükey nokta hesaplamaları, morfolojik işleme ve şablon eşleştirme gibi birçok popüler işleve sahiptir. Bilgisayarla görme yetenekleri için 100'den fazla işlevsellik vardır. 

İşte Mahotas'ın öne çıkan özelliklerinden bazıları: 

• Bilgisayar görüşü için 100'den fazla işlevsellik
• Gelişmiş özellikler
• 2D ve 3D görüntüleri hesaplar
• Sürekli olarak yeni işlevler ekleniyor 

5. Yastık/PIL

Görüntü işleme görevleri için başka bir açık kaynak kitaplık olan Pillow, PIL'in (Python Görüntüleme Kitaplığı) gelişmiş bir sürümüdür. Cushion ile görüntü işlemede nokta işlemleri, filtreleme, manipüle etme gibi birçok işlemi gerçekleştirebilirsiniz. 

Yastık, çok çeşitli görüntü formatlarını desteklemesi sayesinde görüntüleri işlemek için en iyi kitaplıklardan biridir. Görüntü işleme kitaplığının kullanımının kolay olması, onu görüntülerle çalışan veri bilimciler için en yaygın araçlardan biri yapar. 

İşte Yastık'ın öne çıkan özelliklerinden bazıları: 

• JPEG ve PNG gibi çeşitli resim formatları için destek
• Kullanımı kolay
• Çeşitli görüntü işleme yöntemleri
• Bilgisayarla görme sorunları için eğitim verilerini artırmak için kullanışlıdır

6. BasitITK

SimpleITK, bu listedeki diğer görüntü işleme kitaplıklarından biraz farklı çalışır. SimpleITK, görüntüleri diziler olarak düşünmek yerine, onları uzayda fiziksel bir bölge üzerindeki bir dizi nokta olarak kabul eder. Başka bir deyişle, görüntülerin kapladığı bölgeyi orijin, boyut, boşluk ve yön kosinüs matrisi olarak tanımlar. Bu, SimpleITK'nin görüntüleri etkili bir şekilde işlemesini ve 2B, 3B ve 4B boyutları desteklemesini sağlar. 

SimpleITK, genellikle iki veya daha fazla görüntüyü üst üste bindirme işlemi olan görüntü segmentasyonu ve görüntü kaydı için kullanılır. 

SimpleITK'in öne çıkan özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• 2D ve 3D görüntüler için destek
• Performans, esneklik ve verimlilik sağlayan gelişmiş programlama özellikleri
• Görüntü segmentasyonu ve görüntü kaydı
• Görüntüleri uzayda fiziksel bölgedeki noktalar kümesi olarak kabul eder

7. matplotlib

Matplotlib, bir görüntü işleme kitaplığı için başka bir harika seçenektir. Python'da görüntülerle çalışmak için bir görüntü modülü olarak özellikle kullanışlıdır ve görüntüleri okumak ve görüntülemek için iki özel yöntem içerir. Matplotlib, Numpy dizilerinde çok platformlu bir veri görselleştirme kitaplığı olarak dizilerin 2B grafiklerinde uzmanlaşmıştır. 

Görüntü işleme kitaplığı genellikle dağılım grafikleri, histogramlar ve çubuk grafikler gibi 2B görselleştirmeler için kullanılır, ancak bir görüntüden bilgileri etkili bir şekilde çekerek görüntü işleme için yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Matplotlib'in tüm dosya formatlarını desteklemediğini not etmek önemlidir. 

İşte Matplotlib'in öne çıkan özelliklerinden bazıları: 

• Basit ve kullanımı kolay
• Çeşitli formatlarda yüksek kaliteli görüntüler ve çizimler sağlar
• Açık kaynak
• Son derece özelleştirilebilir

8. Dizi

NumPy, sayısal analiz için kullanılan açık kaynaklı bir Python kitaplığı olmakla birlikte, görüntü kırpma, pikselleri değiştirme, piksel değerlerinin maskelenmesi ve daha fazlası gibi görüntü işleme görevleri için de kullanılabilir. NumPy, veri yapıları olarak bir matris ve çok boyutlu diziler içerir. 

NumPy ayrıca renk azaltma, ikili hale getirme, dilimle yapıştırma, pozitif veya negatif ters çevirme ve diğer birçok işlevselliğe yardımcı olmak için kullanılabilir. Görüntüler, NumPy'nin farklı görüntü işleme görevlerini gerçekleştirmesini sağlayan dizilerden oluşuyor olarak da düşünülebilir. 

İşte NumPy'nin öne çıkan özelliklerinden bazıları: 

• Kompakt veri depolama
• Dizilerin yüksek hızlı işlenmesi
• Birçok işleve yardımcı olur
• Diğer kitaplıklarla veri uyumluluğu

9. Pgmagick

Listemizin sonuna gelmek üzere, GraphicMagick kitaplığı için görüntü işlemeye yönelik bir başka en iyi Python kitaplığı olan Pgmagick var. Görüntü işleme aracı, görüntü düzenleme ve görüntü işleme konusunda yardım sağlayan etkileyici bir araç ve kitaplık koleksiyonuna sahiptir. 

İşte Pgmagick'in öne çıkan özelliklerinden bazıları:

• Geniş araç ve kitaplık koleksiyonu
• Görüntü düzenleme ve görüntü işleme
• Birçok resim formatını destekler
• Açık kaynak

10 BasitCV

Listemizdeki Python'daki son görüntü işleme kitaplığı, görüntü işleme ile bilgisayarlı görü uygulamaları oluşturmak için popüler bir açık kaynak çerçevesi olan SimpleCV'dir. SimpleCV, kameralar, format dönüştürme, görüntü işleme, özellik çıkarma ve daha fazlası için okunabilir bir arayüze sahiptir. 

Görüntü işleme kitaplığı, bilgisayarla görme görevlerini kolayca oluşturmak isteyenler arasında popülerdir. Kullanıcıların dosya formatları, bit derinlikleri, renk uzayları, arabellek yönetimi ve daha fazlasını öğrenmeye gerek duymadan OpenCV gibi yüksek güçlü bilgisayar görme kitaplıklarına erişmelerini sağlar. 

SimpleCV'nin öne çıkan özelliklerinden bazıları şunlardır: 

• Açık kaynak
• Okunabilir arayüz
• Bilgisayarla görme görevlerini kolayca oluşturun
• Yüksek güçlü bilgisayarla görme kitaplıklarına erişim